自然语言处理教程：文本分类入门 📚
文本分类是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，旨在将文本分配到预定义的类别中。以下是关键知识点：
1. 基本概念 🧠
- 定义：通过算法识别文本的主题、情感或意图
- 常见场景：垃圾邮件过滤、新闻主题划分、产品评论情感分析
- 核心技术：词袋模型、TF-IDF、深度学习（如BERT）
2. 应用领域 🌍
- 社交媒体监控：实时分析舆情（如
情感分析_应用） - 客户服务：自动分类用户咨询类型（如
客服_分类） - 学术研究：论文主题聚类（如
学术_研究）
3. 实战案例 📈
- 数据预处理：分词、去除停用词、向量化（如
文本向量化_技术） - 模型训练：使用Scikit-learn或PyTorch实现分类器
- 评估指标：准确率、F1值、混淆矩阵（如
模型评估_指标）
4. 扩展学习 🔄
想深入了解？可参考：